截形叶螨生物学特性的研究

菜叶螨Ｔｅｔｒａｎｙｃｈｕｓ ｔｒｕｎｃａｔｕｓ Ｅｈａｒａ在沧州刺区一年发生１３代，以卵在枣树树干皮缝中越冬，翌年春季越冬卵开始孵化，初孵幼螨首先选移到地面杂草上取食繁殖，４月下旬枣树发芽地陆续向枣树转移危害，在地其生物学特尾进行系统研究的基础上，找到了该螨生活史中的薄弱环节，提出了冬季刮树皮，早春除草和在该螨上树前在树干涂粘虫胶环的无公害防治技术。     

冬枣截形叶螨抗药性及其防治对策

对冬枣截形叶螨的抗药性检测表明,在供试药剂中,马拉硫磷抗药性最高,抗性倍数达5.26倍。通过增效作用试验,说明现有农药产品通过添加合适增效剂就可以控制其危害。     

截形叶螨生物学特性的研究

截形叶螨ＴｅｔｒａｎｙｃｈｕｓｔｒｕｎｃａｔｕｓＥｈａｒａ在沧州枣区一年发生１３代,以卵在枣树树干皮缝中越冬,翌年春季（３月份）越冬卵开始孵化,初孵幼螨首先迁移到地面杂草上取食繁殖,４月下旬枣树发芽时陆续向枣树转移危害,在对其生物学特性进行系统研究的基础上,找到了该螨生活史中的薄弱环节,提出了冬季刮树皮,早春除草和在该螨上树前在树干涂粘虫胶环的无公害防治技术。     

截形叶螨为害枣树的初步观察

截形叶螨ＴｅｔｒａｎｙｃｈｕｓｔｒｕｎｃａｔｕｓＥｈａｒａ，又称枣树红蜘蛛，是为害枣树的一大害螨。日均气温在２５．６℃时，其卵期为４天，幼、若螨期为６－７天，完成一个世代需１１－１２天（包括１天产卵前期）．该螨上树为害时间的早晚与当年４－５月份的气温及降水有关，若气温高降水少，前期出口繁殖积累就多，则上树为害就早；反之则迟。防治上一般在７月１０日前后施第一次药，隔５－１０天再施第二次药，即可收到良好效果．     

截形叶螨为害枣树的初步观察

截形叶螨Ｔｅｔｒａｎｙｃｈｕｓ ｔｒｕｎｃａｔｕｓ Ｅｈａｒａ，又称枣树红蜘蛛，是为害枣树的一大害螨。日均气温在２５．６℃时，其卵期为４天，幼、若螨期为６－７天，完成一个世代需１１－１２天（包括１天产卵前期）。该螨上树为害时间的早晚与当年４－５月份的气温及降不有关，若气温高降水少，前期虫口繁殖积累就多，则上树为害就早；反之则迟。防治上一般在７月１０日前后施第平欠药，隔５－１０天再施第二次药，即可收     

国槐截形叶螨的生物学特性及防治

北京地区国槐普遍受截形叶螨（ＴｅｔｒａｎｙｃｈｕｓｔｒｕｎｃａｔｕｓＥｈａｒａ）危害，从５月下旬至１１月上旬均有发生，危害盛期在７—８月份，有螨叶率市区达７０％，近郊区可达９０％以上。根据有效积温及气象资料推算，截形叶螨在北京地区每年发生１５—１７代。在２８℃、ＲＨ６７℃条件下，室内饲养，发育一代平均６．７天，在２７℃、Ｒｈ７２％条件下，雄成螨平均寿命７．５天，雌成螨１０．７天。截形叶螨以成螨越冬，其场所主要在树干及粗枝树皮裂缝内，极少部分在小校、树冠下草地及根际土壤中。早春用生物制剂—２．５％日光霉素１０００倍，１０％增效浏阳霉素２０００倍７３％克螨特乳油２０００倍及洗衣粉４００倍，碳酸氢铵颗粒剂１００倍防治，均能取得很好的效果。     

软枣猕猴桃园截形叶螨的发生与防治

调查结果:延边大学农学院软枣猕猴桃园遭受截形叶螨[Tetranychus truncatus(Ehara)]的严重危害,被害株率达100%,被害叶率达80%以上。截形叶螨于6月中下旬迁移至软枣猕猴桃,7月初种群数量明显上升,7月中旬至8月初是为害的高峰期。而高温、干旱的气候条件有利于截形叶螨的发生和为害。在截形叶螨的天敌中,塔六点蓟马为优势种。该螨可用吡虫啉、阿维菌素、菜喜、阿维菌素、苦参碱等无公害的生物农药进行防治,其防效可达84%以上。     

基于非成像高光谱烟叶生化参数估测

为快速无损地检测出烟叶氯含量,掌握烟草植株的健康状况,控制烟叶的品质,以云南省陆良县大漠古乡烟草种植基地主要栽种的云烟97号为研究对象,通过采集烟叶高光谱数据,并测定其氯含量,利用相关性分析和多元逐步回归或线性拟合法分析了氯含量与原始光谱反射率、反射率的一系列变换形式、高光谱特征变量间的关系。结果表明：烟叶氯含量高光谱反射率特征波长为420 nm;光谱一阶微分特征波长为939 nm;光谱对数特征波长为419～422 nm;光谱对数一阶微分特征波长为372 nm;光谱归一化特征波长为1005 nm;光谱归一化一阶微分特征波长为1694 nm;特征变量λ_r(红边位置)与烟叶氯含量相关性最好;光谱归一化的逐步回归方程对烟叶氯含量的估测效果最好(R²=0.632,P<0.01)。     

麻栎叶片含水率与水分指数关系分析

选择江苏省连云港市花果山优势树种麻栎树为研究对象,采集其位于不同海拔位置的树木叶片,测量鲜重及经不同程度阴干处于不同水分状态下叶片的水分指数(W I)和含水率(FMC),在叶片水平上,研究水分指数与含水率之间的关系。研究表明,水分指数对麻栎叶片含水率的变化敏感,二者之间统计关系明显;叶片含水率可以通过水分指数进行曲线拟合,拟合曲线为y=19.022x2-32.707x+14.064,其稳定性较好。     

森林冠层叶片氮浓度高光谱遥感反演研究进展

氮素是植物生命活动所需的重要营养元素,在森林植被的光合作用和生态系统固碳方面起着关键作用。因此,理解森林叶片氮浓度在叶片和冠层（遥感像元）尺度上的高光谱特征,是开展森林冠层叶片氮浓度（CNC）遥感反演、优化森林碳循环模拟、应对气候变化的重要基础工作。当前,森林CNC的光谱特征提取受到冠层结构因素的影响,其高光谱遥感反演的理论亦不明确。文中通过梳理国内外大量植被叶氮高光谱反演的代表性研究成果,以时间为轴线从叶片和冠层2个尺度上进行文献综述,详细阐述当前国内外森林叶氮浓度高光谱遥感反演的主要方法、研究热点和面临的问题,并对近年来学界关于森林冠层结构在冠层叶片氮浓度遥感反演中的影响进行综述,并展望森林冠层叶氮浓度高光谱遥感反演的发展方向。     

荒漠化程度评价高光谱遥感信息模型

本文用国产高光谱分辨率成像光谱仪系统数据对荒漠化评价建立定量化遥感信息模型。对荒漠化评价因子中的主要定量因子 (植被盖度、生物量和土壤含水率 )进行了定量反演 ;对难于进行定量计算的评价指标 ,先通过目视解译获得各因子的编码图 ,分别进行影像化后参加荒漠化程度评价遥感信息模型计算。通过每个像元都可获取全部评价因子的指标值 ,在现有的荒漠化评价方法的基础上 ,建立以像元为单位的荒漠化程度评价的定量化遥感信息模型并输出荒漠化程度分布图。结果表明 ,用高光谱数据定量反演荒漠化地区植被生物量、盖度和土壤含水率是比较可靠的。当反演区域内灌木和草地同时存在时多项式模型的精度要明显高于线性模型 ;当植被类型单一时 ,模型即为较高精度的线性模型 ,但模型的应用地域范围受到限制 ,只能分块进行计算。因此 ,在只有灌木和草地的区域用多项式模型反演会提高效率。土壤含水量的反演方法适合于地形平坦、植被比较稀疏的条件。但研究发现 ,基于土壤热惯量的含水量模型具有一定的抗植被干扰能力。荒漠化程度评价的遥感信息模型的精度主要取决于现有荒漠化评价的方法 (即评价指标是否科学合理、专家给定的权重和等级标准是否客观 )以及各指标数据的获取精度     

不同品种核桃叶片含水量与高光谱反射率的相关性差异分析

目的 探究不同品种核桃（Juglans regia L.）叶片含水量与叶片高光谱反射特征的相关性,分析品种间差异,为核桃叶片水分的准确诊断提供参考。 方法 本研究以5个不同品种的核桃叶片为研究对象,测定了脱水过程中叶片水分含量及其同步反射光谱响应曲线,分析并对比了不同品种核桃叶片含水量与光谱反射率的相关关系,探讨了核桃叶片水分敏感波段的品种间差异。 结果 表明：（1）不同品种核桃叶片的构成物质与叶片结构相似,在叶绿素和水分含量上存在差异;（2）核桃叶片含水量与叶片反射率的相关关系不受水分表征量的影响,在621703、1 2442 500 nm范围内各品种核桃叶片含水量与反射率均呈显著相关关系（p < 0.05）;（3）在7041 243 nm范围内,不同品种核桃叶片具有不同的水分敏感波段,各品种间差异明显。 结论 不同品种核桃叶片含水量与高光谱反射率的相关关系在7041 243 nm范围内具有明显的品种间差异。     

森林叶绿素含量的高光谱遥感估算模型的建立

高光谱遥感提供一个通过窄波段的地物光谱反射率、诊断和检测植被叶绿素光谱特征波段的手段,为精确反演森林叶绿素含量提供更高光谱分辨率的数据。利用Epp-2000地物光谱仪测量叶片的反射光谱,并用SPAD-502对观测叶片进行叶绿素含量的同步测量;采用统计相关分析方法,分析叶片反射光谱、光谱特征参数及其各种植被指数与叶片叶绿素含量的相关关系,并建立相应的估算模型。结果表明：叶绿素含量的敏感性参数分别为Diff（R749）、Log（R466）、红边参数RVP以及比值叶绿素指数PSSR。通过多元统计回归分析,剔除不相关和存在共线性的参数后,得到叶绿素含量的估算模型为：SPAD=54．559—0．865×PSSR＋65．146×Diff（R749）-6．030×Log（R466）-0．238×RVP模型及其参数均通过统计检验,模型的决定系数砰达到0．812,均方根误差RMSE=13．35379,模型精度为88．743258％。     

青冈栎次生林林分形高模型构建

探索林分形高模型的构建与评价方法,可为湖南省青冈栎林分蓄积量的精准测定提供理论依据。以芦头林场和青羊湖林场的青冈栎次生林为研究对象,基于35个样地的1 055株单木实测数据,建立青冈栎次生林一元、二元林分形高模型。由孔兹干曲线推导出青冈栎树高曲线以计算林分条件平均高,基于林分形高与林分平均胸径、林分条件平均高的一元、二元相关关系,选取6个一元模型和8个二元模型,以决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、解释方差(EA)、平均绝对误差(MAE)和模型预估精度(P₁)作为评价指标。经过评估和比较,选定一元林分形高模型为f(D)=2.870 7×D^{0.261 8}、f(H)=2.022 4+0.339 5×H和二元林分形高模型为f(D,H)=0.590 6×exp(-0.008 3×D)×H、f(D,H)=(0.710 2-0.070 1×logD)H和f(D,H)=2.479 9×(D²×H)^{0.109 2}。通过留一交叉验证和配对T检验对模型进行检验,结果显示一元、二元林分形高模型...     

基于高光谱信息的107杨叶片等效水厚度估算模型的研究

[目的]为实现杨树叶片水分高光谱信息进行快速、准确估算,[方法]将实测杨树叶片等效水厚度作为水分含量表征量,并测定叶片高光谱数据,同时,利用辐射传输模型模拟不同等效水厚度条件下的叶片尺度和冠层尺度的高光谱反射数据,通过分析常用水分植被指数对等效水厚度的敏感性,利用植被指数比值的方法构建新等效水厚度植被指数(GVMI/MSI)。通过GVMI/MSI、全球植被水分指数(GVMI)、水分胁迫指数(MSI)分别对杨树叶片尺度和冠层尺度等效水厚度估算精度进行比较分析。[结果]表明:GVMI指数、MSI指数以及新建GVMI/MSI指数的叶片尺度杨树叶片等效水厚度估算模型的精度R2分别为0.997、0.995、0.998;冠层尺度杨树叶片等效水厚度估算模型精度分别为0.837、0.836、0.973,其中,新建GVMI/MSI指数为杨树叶片等效水厚度估算最佳指数。[结论]GVMI/MSI构建的杨树叶片等效水厚度模型的预测精度较高,是杨树叶片等效水厚度的最佳估算模型。     

樟树幼林叶绿素含量的高光谱遥感估算模型

高光谱遥感的快速发展使得定量估算植被叶绿素含量成为可能.采用美国ASD公司生产的野外光谱辐射仪测量樟树幼林的冠层光谱,并对观测叶片进行同步叶绿素含量的测定;采用统计相关分析法,分析樟树冠层光谱与叶绿素含量之间的相关关系,并建立相应的估算模型.结果表明:樟树幼林叶绿素含量的敏感波段位于400、556、621 nm;通过建立各敏感段与叶绿素含量之间的估算模型并进行精度检验,得出了叶绿素含量估算的高光谱模型分别为y=exp(1.191 1458.912x)和y=3.29×exp(1458.912x).说明利用高光谱遥感数据可以估测樟树幼林的叶绿素含量.     

利用标准表建立贵州主要树种组林分平均形高模型的研究

森林蓄积量是森林资源调查和监测的重要指标。针对目前贵州省森林资源调查所采用的标准表没有数式(模型),应用不便的问题,提出利用标准表导算林分平均形高,建立贵州省6个树种组平均树高——平均形高回归模型,为森林资源二类调查及连续清查林分蓄积估算提供参考。